Remix-DiT是一种采用扩散变换器的模型，旨在通过多专家系统提高图像去噪的性能，适用于多种图像处理任务。
本项目专注于利用自适应稀疏变换器进行图像修复，采用细致的特征精炼技术，旨在优化图像修复任务的性能。
面向低级视觉的扩散模型相关论文资源列表，包括了各种扩散模型在低级别视觉任务中的应用，如自然图像恢复、超分辨率、修复、去雾、低光增强等。这些模型在不同领域，包括医学图像分析、遥感图像处理等方面都有应用。
Modular Diffusion 是一个易于使用的模块化 API，旨在使用 PyTorch 设计和训练自定义扩散模型，适合多种应用场景，包括图像生成和去噪处理。
Pinegraph是一个利用先进AI算法创作艺术作品和生成图像的平台，提供多种强大功能，助力艺术表达与创意探索。
Photo Eraser是一款强大的照片编辑工具，能够轻松去除照片中不需要的物体、人物或瑕疵。它还提供了增强工具，以改善图像质量，以及背景移除工具，用于替换或去除照片背景。用户可以下载应用程序或使用网络应用，从任何地方访问这些强大的工具。
DiffBIR是一个基于扩散模型实现盲影像复原的项目，支持多种类型的图像，包括动漫、人物、风景和物品等，旨在有效处理盲图像问题，适用于多种应用场景。
一种使用球面高斯约束引导条件扩散过程的方法。该方法旨在通过约束条件扩散过程中的生成能力，以提高生成模型的性能和图像质量。
本地AI - Mac和Windows一键安装Stable Diffusion WebUI、LamaCleaner、SadTalker、ChatGLM2-6B等AI工具，使用国内镜像，提升下载速度，无需科学上网即可使用。
UC伯克利研究推出的深度学习框架
Landing AI 是一个计算机视觉平台和人工智能软件公司，提供名为 LandingLens 的云计算机视觉软件平台。用户可以通过自然提示交互在几分钟内创建自定义计算机视觉项目，使构建计算机视觉系统变得快速、简单和直观。用户可以直接拖放图像或通过网络摄像头捕获实时图像，使用标记工具标记图像中的对象，创造高质量的训练数据以实现最大准确性。标记后，用户可以训练模型并评估其性能。一旦模型足够准确，可以通过几次鼠标点击将其部署到云端或边缘设备。用户可以监控模型性能并根据需要进行更新。
隐式非线性扩散模型的最大似然训练，旨在通过学习复杂数据分布来提升生成模型的性能。
这个项目能分析图像中对象之间的关系，是一个将Meta的Segment-Anything模型与ECCV'22论文相结合的演示：Panoptic Scene Graph Generation。
